AI记忆体瓶颈:HBM 和 AI SSD 重塑 NAND 快闪记忆体的价值

AI 计算面临记忆体瓶颈。 HBM 的容量和成本有限。 NAND 快闪记忆体将透过 HBF（高容量近记忆体）和 AI SSD（智慧预处理）优化 AI 架构，并重新定义其价值和角色。

关键亮点

• AI 计算面临严重的记忆体瓶颈。 HBM 提供高频宽，但容量和成本有限。
• NAND 快闪记忆体正在从被动式储存转型为 AI 基础架构的核心元件。
• HBF：提供高频宽近内存，有效增强 HBM 的 "暖数据" 容量。
• AI SSD：整合 AI 运算单元进行“近资料处理”，并卸载 GPU 的预处理任务。
• HBF 与 AI SSD 相辅相成，共同优化 AI 系统，重新定义 NAND Flash 的产业价值与市场机会。

本报告对半导体产业进行了研究和分析，并对 NAND Flash 在 AI 领域的未来发展进行了展望。

目录

第一章：AI浪潮带来的典范转移－HBF和AI SSD为NAND快闪记忆体带来全新价值

第二章：超越HBM－NAND快闪记忆体重塑AI基础设施的两条关键路径

• HBM、HBF和AI SSD对比

第三章：AI生态系的策略影响及产业分析

第四章：总结与展望

AI compute faces memory bottlenecks. HBM's capacity/cost are limits. NAND Flash, via HBF (high-capacity near-memory) and AI SSD (intelligent preprocessing), optimizes AI architecture, redefining its value and role.

Key Highlights:

• AI computing faces severe memory bottlenecks; HBM, while high-bandwidth, is limited by capacity and cost.
• NAND Flash is transforming from passive storage to a core component in AI infrastructure.
• HBF: Provides high-bandwidth near-memory, effectively augmenting HBM capacity for "warm data."
• AI SSD: Integrates AI compute units for "near-data processing," offloading GPU preprocessing tasks.
• HBF and AI SSD are complementary, jointly optimizing AI systems and redefining NAND Flash's industry value and market opportunities.

Table of Contents

1. A Paradigm Shift in the Wake of the AI Wave-HBF and AI SSD Add New Value to NAND Flash Memory

2. Beyond HBM-Two Key Paths for NAND Flash in Reshaping AI Infrastructure

• Comparison between HBM, HBF, and AI SSD

3. Strategic Impact of AI Ecosystem and Analysis on Industry

4. Summary and Outlook